The promise of ethnography for exploring creative learning
Notice bibliographique
Résumé
Teachers, governments and employers around the world all aspire to make young people more creative. These aspirations are motivated by two key concerns: to make experience at school more exciting, relevant, challenging and dynamic; and ensuring that young people are able and fit to leave education and contribute to the creative economy which will underpin growth in the twenty-first century. \n \nTransforming these common aspirations into informed practice is not easy. It can mean making many changes: \n \n \nturning classrooms into more exciting experiences \n \nintroducing more thoughtful challenges into curriculum \n \nmaking teachers into different kinds of instructors \n \nfinding more authentic assessment processes \n \nputting young people's voice at the heart of learning. \nThere are programmes, projects and initiatives which have consistently attempted to offer such change and transformation. The English programme, Creative Partnerships, is the largest of these, but there are significant initiatives in many other parts of the world including France, Norway, Canada and the USA. This book not only draws on this body of expertise but also consolidates it, making it the first methodological text exploring creativity. \n \nCreative teaching and learning is often used as a site for research and action research, and this volume is intended to act as a text book for this range of courses and initiatives. The book will be a key text for research in creative teaching and learning and is specifically directed at ITE, CPD, Masters and doctoral students.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».